利用非线性解码模型从人类听觉皮层的活动中重构音乐

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音乐是人类体验的核心，但音乐感知背后的精确神经动力学仍然未知。本研究分析了29名患者的独特颅内脑电图(iEEG)数据集，这些患者听了Pink Floyd的歌曲，并应用了先前在语音领域使用的刺激重建方法。本研究成功地从直接神经录音中重建了可识别的歌曲，并量化了不同因素对解码精度的影响。结合编码和解码分析，本研究发现大脑右半部分主导音乐感知，颞上回(STG)起主要作用，证明了一个新的颞上回亚区适应音乐节奏，并定义了一个对音乐元素表现出持续和开始反应的前后侧STG组织。本研究结果表明，在单个患者获得的短数据集上应用预测建模是可行的，为在脑机接口(BCI)应用程序中添加音乐元素铺平了道路。       方法与实验 本次实验共29例耐药癫痫患者参与研究(女性15例；年龄16 ~ 60岁，平均33.4岁，全量表智商范围为74 ~ 122)。所有患者均 ………………………………